ustify"> виходить вибірковий коефіцієнт кореляції r * < span align = "justify">. Беручи до уваги, що:
(73)
Отримуємо систему нормальних рівнянь у вигляді:
В
(74)
В
Складемо систему нормальних рівнянь з урахуванням обчислених коефіцієнтів
a1 + 0.526a2 - 0.945a3 = 0.488,
.526 a1 + a2 - 0.004a3 = 0.839,
0.945a1 + 0.004a2 + a3 = -0.025. p align="justify"> Вирішуючи систему отримаємо
a1-0, 117a20, 901a3-0, 139
Розраховують коефіцієнт множинної кореляції:
(75)
R = 0.838
Коефіцієнт множинної кореляції служить показником сили зв'язку для множинної регресії: 0? R? 1.
Від рівняння можна перейти до натурального масштабом за формулами:
(76)
(64)
y =-0.117x1 + 0.901x2 - 0.139x3
5. Регресійний аналіз
.1 Визначення коефіцієнтів регресії
При плануванні за схемою повного факторного експерименту (ПФЕ) реалізуються всі можливі комбінації факторів на всіх обраних для дослідження рівнях, що і дозволяє визначити оптимальний склад АЦ суміші для забезпечення потрібної міцності. Для спрощення обробки даних перейдемо від змінних х1 ... хn до z1 ... zn, шляхом наступного лінійного перетворення:
, (77)
де - натуральне значення фактора на нульовому рівні;
- інтервал варіювання;
- натуральне значення фактора.
Для змінних z1 ... zn верхній рівень дорівнює +1, нижній рівень - 1, а основний нулю. Число можливих комбінацій N з трьох факторів на двох рівнях одно N = 2 Ві = 8. План проведення експериментів (матриця планування) наведено у таблиці.
Таблиця 19 - Розширена матриця планування повного факторного експерименту 2 Ві
х0х1х2х3х1 х2х1х3х2 х3х1 х2
Використовуючи дані, наведені в таблиці можна знайти коефіцієнти регресії наступного рівняння:
,
коефіцієнти знаходяться за формулами:
, (78)
, (79)
, (80)
де - значення середнього показника якості;
- значення фактора;
- число варіантів в матриці п...
